因果推理综述——《A Survey on Causal Inference》一文的总结和梳理
因果推理 本文档是对《A Survey on Causal Inference》一文的总结和梳理。 论文地址 简介 关联与因果 先有的鸡，还是先有的蛋？这里研究的是因果关系，因果关系与普通的关联有所区别。不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或关联来合理推断两个变量之间的因果 ...
原文：因果推断(Causal Inference)
关联, 介入, 反事实 机器学习做的大部分都是关于 关联 , 即两个变量之间有相关性, 却不能给出一者对另外一者是否有影响, 以及影响程度是多大 而介入就会探讨变量之间的因果关系 因为在实践中往往不存在真正的随机试验, 所以需要实验组和对照组 利用 实验组的前后对比 对照组的前后对比 其中通过某种措施 反事实 , 获得了实验组假如不实施措施的指标, 来消除实验组和对照组样本本身可能存在的差异 我 ...
2021-08-18 14:49 0 173 推荐指数：
相关推荐
【统计】Causal Inference
【统计】Causal Inference 原文传送门 http://www.stat.cmu.edu/~larry/=sml/Causation.pdf 过程 一、Prediction 和 causation 的区别 现实中遇到的很多问题实际上是因果问题，而不是预测。 因果问题 ...
推断（inference）和预测（prediction）
上二年级的大儿子一直在喝无乳糖牛奶，最近让他尝试喝正常牛奶，看看反应如何。三天过后，儿子说，好像没反应，我可不可以说我不对乳糖敏感了。 我说，呃，这个问题不简单啊。你知道吗，这在统计学上叫推断。 儿子很好学，居然叫我解释什么叫推断。 好吧，那我就来卖弄 ...
因果推断review
A Survey on Causal Inference 因果推理，其覆盖众多的研究领域，如何从观测数据中估计因果效应是主要的研究内容。常说‘关系不代表因果’. 比如，一项研究表面，吃早餐的女孩比不吃早餐的女孩更瘦，因此得出结论：‘吃早餐能减肥‘。 但事实上，吃早餐和瘦这2件事也许只是存在相关性 ...
因果推断综述
最近一段时间由于业务需要，对因果推断进行研究，针对精准营销、用户增长、广告、模型可解释性等领域都有比较广泛的应用。本文主要从原理+实践角度去讲解一下相关的因果推断的工具或方法。以下是主要内容： 一、双重差分法 二、Uplift Model 三、Causal ML 四、EconML ...
因果推断--概念理解
因果推断方法可以被分为两大类:贝叶斯网络结构学习算法和基于加噪声模型的因果推断算法。具有完整数据的因果推断方法可以被分为两大类: 基于估计马尔可夫等价类的贝叶斯网络结构学习算法和基于加性噪声模型的因果推断算法。 贝叶斯网络结构学习算法主要有两种方法．第一种是基于打分－搜索的贝叶斯网络结构 ...
变分推断（Variational Inference）
变分 对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F ...